• 한국비블리아학회지
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• 제27권1호
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• pp.263-290
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• 2016

본 연구는 국내외 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 양성을 위한 데이터 사이언스(Data Science) 프로그램의 교과과정을 분석하였다. 이를 위해 국내 7개 대학교와 미국의 10개 대학교를 분석하였다. 14개의 데이터 사이언스 과정이 대학원 중심으로 운영되고 있는 것으로 나타났다. Conway의 데이터 사이언스 3대 영역 중 수학 및 통계 지식 영역에 국내는 10% 그리고 미국은 26%가 치중되어 있는 것으로 분석되었다. 강의계획서 분석에서 수업내용 및 평가 방법은 국내외가 유사한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 국내 데이터 사이언스 교과과정 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.105-115
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• 2021

개인, 민간, 정부 등 다양한 영역에서 빅데이터 분석을 통한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위한 데이터 사이언티스트 (Data Scientist) 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 빅데이터 기반 마케팅 교육과정에 대한 관심이 높다. 본 연구는 빅데이터 시대를 맞아 방대하고 다양한 형태의 정보를 마케팅 관점에서 활용하기 위한 국내외 대학 빅데이터 기반 마케팅 관련 교육과정을 분석하였다. 분석 기준에 의해 수집된 디지털마케팅, 빅데이터 마케팅, 데이터 분석, 개발자 관련 과목 3,523개의 분석결과 빅데이터 시대에 필요한 데이터 사이언티스트 양성을 위해 특화된 교과과정이 적절하지 않은 것으로 분석 되었다. 본 연구에서 제안한 교육과정이 디지털 마케팅 및 빅데이터 기반 마케팅 교과과정 개발에 유용하게 참고 될 것으로 기대한다.

• 서비스연구
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• 제9권3호
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• pp.87-99
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• 2019

본 소고는 '대학 특성화 사업'의 헬스케어분야에 선정된 순천향대학교의 CK-1 사업단의 보건의료 데이터 사이언티스트 특성화 프로그램인 HDSI 성과에 관한 연구이다. 현 대학들의 HDSI 데이터 전문인력 양성 활성화를 위한 지원정책은 미진하나 해외 경우 전문인력 양성교육 및 과정 개발등 에 특성화하여 운영하는 경우가 많다. 또한 대부분의 HDSI 국내 인력양성 프로그램은 기업과의 멘토링·사례 공유 등 단기적 콘텐츠 위주로 협업이 이루어지고 있으나, 기업에서 요구하는 기술수준과 직무능력에 맞춘 교육을 제공하기 어려운 실정이다. 본 CK-1 사업단에서는 현재 대학의 HDSI 보건의료의 IT 교육이 급변하는 환경과 현실 간 괴리가 있음을 판단하고, 실무중심의 특성화 산학연계프로그램이 체계적으로 활성화될 필요가 있음을 강조하여 1) 실무형 Field Inside 교육 2) 융합형 트랙교육, 3) 회복탄력성 및 변화대응력 강화 교육의 3가지 특화전략을 갖고 추진되었다. 이는 한국연구재단에서 우수사업단으로 선정되었고, 종합평가에서 A등급을 받아 매우 유의미한 연구 성과로 인정받았다. 더불어, 본 특성화프로그램에 참여 학생들은 설문분석과 결과지표 분석을 통해, 만족도 유의미하게 상향되었음을 알 수 있었다. 이러한 HDSI 정량적 및 정성적 분석을 통해 특성화 사업의 과정, 결과와 성과를 비특성화 사업 참여 대학 및 일반에 알림으로서 CK-1 정책이 대학 경쟁력 강화에 얼마만큼 기여하고 있는지를 제시하고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제29권2호
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• pp.33-41
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• 2014

본고에서는 한국을 비롯하여 미국, 일본, 유럽의 최근 빅데이터 특허시장을 분석하였다. 분석결과 빅데이터 특허시장은 미국이 세계시장을 독과점하는 구조로 나타났다. 전 세계적으로 가장 활발한 특허 활동을 전개하고 있는 미국 특허를 대상으로 빅데이터 연구개발 트렌드를 조망해 보면 과거에는 다수 기업들에 의하여 많은 특허출원이 이루어지는 경향을 보였으나, 최근 들어 기존 기업들 간의 경쟁이 심화되면서 대기업 위주로 특허출원시장이 재편되어 가는 경향을 보이고 있다. 한편 과거에는 데이터 분석 및 처리기술에 많은 특허출원이 이루어졌으나 최근에는 데이터 운영 및 관리기술로 옮겨가는 것으로 조사되었으며, 특허출원 건수도 과거에 비하여 대폭 증가하고 있는 경향을 보이고 있다. 우리나라의 경우 실시간 처리기술, 저장기술, 표현기술은 상대적으로 높은 출원 점유율을 보이고 있으나, 데이터 수집 및 분석기술은 상대적으로 점유율이 낮게 나타나 관련 기술 강화를 위한 대책 마련이 시급한 것으로 조사되었다. 정부는 이를 위하여 데이터 사이언티스트 양성을 위한 정책적 지원을 확대할 필요가 있다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권2호
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• pp.112-121
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• 2016

This paper focuses on competencies of data scientists and behavioral intention that affect big data analysis performance. This experiment examined nine core factors required by data scientists. In order to investigate this, we conducted a survey to gather data from 103 data scientists who participated in big data competition at Kaggle platform and used factor analysis and PLS-SEM for the analysis methods. The results show that some key competency factors have influential effect on the big data analysis performance. This study is to provide a new theoretical basis needed for relevant research by analyzing the structural relationship between the individual competencies and performance, and practically to identify the priorities of the core competencies that data scientists must have.

• 방사선산업학회지
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• 제11권1호
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• pp.7-11
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• 2017

RI-Biomics는 방사성동위원소를 이용한 신약 및 물질의 흡수, 분포, 대사 및 배설(RI-ADME)과 같은 생체 내 역학을 평가하기 위한 최첨단 방사선 융합 기술이다. 현재 RI-Biomics 기술정보는 RI-Biomics 기술정보시스템인 'RIBio-Info'로 제공되고 있으며, 본 연구에서는 최근 빅 데이터 기술 동향을 검토하여 RIBio-Info의 개선사항을 도출하였다. RI Biomics 정보 시스템에서 빅데이터를 적용하기 위해 실현되어야 할 구성 요소로 자원, 기술 및 인력에 대해 각각 검토하였다. 첫째 활용할 수 있는 외부 빅데이터를 찾고, 두번째로 빅데이터 활용 실현을 위한 인프라를 확충하고, 마지막으로 대용량 정보분석이 가능한 데이터 사이언티스트를 양성해야 한다. 이러한 환경 하에 비정형 대용량 데이터에 대한 다양한 분석이 가능한 원천기술이 개발될 것이며, RI-Biomics 분야의 새로운 가치를 창출할 수 있는 기반이 구축될 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.543-549
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• 2018

예측의 중요성은 경제상황의 급변 등으로 점차 중요해지고 있다. 예측 모델을 구현하기 위해서는 다수의 데이터 엔지니어와 사이언티스트들이 프로젝트에 참여하게 된다. 이때 모델을 고도화 시키기 위하여 다양한 예측모델 아이디어가 제시된다. 제시된 모든 아이디어의 유효성을 판단하기 위하여 예측 모델에 대한 정확도를 테스트하고 유효하지 않은 경우 다시 모델을 재설계하고 개발하는데 오랜 시간이 소요된다. 본 연구에서는 다양한 아이디어를 하나의 모델로 통합하는 가장 효율적인 방법론을 찾기 위하여 레고 형태의 개발 방법론을 제시한다. 레고 형태의 개발방법론은 각 아이디어에 대한 개발 코드에 대하여 동일한 데이터 레이아웃을 설정함에 따라 가능하다. 따라서 아이디어 별로 유효성 검증이 가능하고 레고 형태로 개발함에 따라 아이디어의 추가 및 삭제가 용이하여 전체 개발공정 시간을 단축할 수 있다. 마지막으로 제시한 방법이 실제 아이디어의 추가/삭제가 용이한지 개발 및 테스트를 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.255-258
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• 2022

최근 환경 오염이 지속되면서 신재생 에너지에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 제주 지역은 태양광, 태양열, 바이오, 풍력 발전 등 신재생 에너지 발전이 많이 이루어지고 있지만, 그에 비하여 관련 데이터의 개방과 분석 사례는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 전 세계 데이터 사이언티스트(Data Scientists)들이 활동하고 있는 캐글(Kaggle) 플랫폼을 활용하여 태양광 생산량과 관련된 변수를 추출하고, 데이터에 적용할 수 있는 머신러닝(Machine Learning) 기법을 탐구하여 머신 러닝 설계를 위한 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋(Dataset) 형태(Form)를 제시하고자 한다. 구체적으로는 캐글 데이터 플랫폼을 활용하여 태양광 에너지 분석을 진행한 후 제주 지역 태양광 데이터 수집에 대한 보완점을 제안할 수 있다. 이러한 시도는 제주 지역의 태양광 산업의 발전을 위한 데이터 분석에 활용이 가능할 것으로 기대할 수 있다. 즉, 현재 개방되어 있는 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋 형태를 인공지능(Artificial Intelligent) 분석을 위한 머신러닝에 적합한 형태로 구축이 될 수 있도록 제안할 수 있다. 이를 통하여 제주 지역 태양광 산업의 발전의 효율을 높이는 방안을 마련하는데 기반 연구가 될 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.305-332
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• 2022

본 연구의 목적은 문헌정보학 프로그램이 있는 정보 대학에서 수여하는 데이터사이언스 학위의 현황을 알아보는 것이다. 데이터 수집의 대상은, 2022년 미국도서관협회의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램이 있는 64개의 대학에서 수여하는 데이터사이언스 학위였다. 분석의 대상은 각 대학의 데이터사이언스 학위 과정, 부전공, 세부 전공, 수료증, 취업 후 예상 진로, 취업률 등이었다. 교과 분석을 위해 미국 정보 대학에서 제시한 교과목 명, 교과 설명, 중점 교육 분야를 분석했다. 데이터사이언스를 학위 명으로 개설한 대학은 총 8개 정보 대학의 12개 학위였으며, 학사 학위 5개, 석사 학위 6개, 박사 학위 1개였다. 개설된 교과의 주제는 데이터사이언스 입문, 정보검색, 데이터마이닝, 데이터베이스, 데이터와 인문학, 머신 러닝, 메타데이터, 연구 방법론, 데이터 분석 및 시각화, 실습/캡스톤, 윤리 및 보안, 이용자, 정책, 큐레이션 및 관리였다. 대부분의 대학은 전통적인 문헌정보학 교과를 개설하지 않고 있었다. 정보 대학이 제시한 졸업 후 예상 취업 진로는 데이터사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등이었다. 본 연구의 결과는 정보학의 관점에서 데이터사이언스 학위 과정, 세부 전공, 수료증 또는 교과과정 개발 및 개정을 위한 논의에 활용될 수 있는 기초 자료로 활용되기를 기대한다.